https://rpubs.com/dataintelligence/la_construccion_de_los_ingresos_2

1 Las variables de ingreso a utilizar serán:

Año Ingreso total Ingreso autónomo Ingreso del trabajo Ingreso ocupación principal
2006 YTOTAJ YAUTAJ YTRABAJ YOPRAJ
2009 YTOTAJ YAUTAJ YTRABAJ YOPRAJ
2011 ytotaj yautaj ytrabaj yopraj
2013 ytotcor yautcor ytrabajoCor yoprCor
2015 ytotcor yautcor ytrabajoCor yoprCor
2017 ytotcor yautcor ytrabajocor yoprcor
2020 ytotcor yautcor ytrabajocor yoprcor


2 Lectura de bases de datos Casen

Leemos las bases de datos con nuestras variables básicas homologadas, las hacemos caracteres y extraemos sólo los campos relevantes:

casen_2006 <- readRDS("C:/Users/chris/Desktop/algoritmos generadores de ttcc v 3.0/casens_homologadas/casen_2006_homologado.rds")
casen_2006 <- mutate_if(casen_2006, is.factor, as.character)
casen_2006$COMUNA[casen_2006$COMUNA == 'Aisén'] <- 'Aysén'
casen_2006 <- casen_2006[, c(1,11,14,46,229,338,336,321,319)]
casen_2009 <- readRDS("C:/Users/chris/Desktop/algoritmos generadores de ttcc v 3.0/casens_homologadas/casen_2009_homologado.rds")
casen_2009 <- mutate_if(casen_2009, is.factor, as.character)
casen_2009 <- casen_2009[, c(1,16,19,51,214,344,342,310,308)]
casen_2011 <- readRDS("C:/Users/chris/Desktop/algoritmos generadores de ttcc v 3.0/casens_homologadas/casen_2011_homologado.rds")
casen_2011 <- mutate_if(casen_2011, is.factor, as.character)
casen_2011 <- casen_2011[, c(1,11,19,28,223,374,366,328,326,216)]
casen_2013 <- readRDS("C:/Users/chris/Desktop/algoritmos generadores de ttcc v 3.0/casens_homologadas/casen_2013_homologado.rds")
casen_2013 <- mutate_if(casen_2013, is.factor, as.character)
casen_2013 <- casen_2013[, c(1,578,7,19,250,467,465,559,557,244)]
casen_2015 <- readRDS("C:/Users/chris/Desktop/algoritmos generadores de ttcc v 3.0/casens_homologadas/casen_2015_homologado.rds")
casen_2015 <- mutate_if(casen_2015, is.factor, as.character)
casen_2015 <- casen_2015[, c(1,780,17,25, 395,720,719,726,724,394)]
casen_2017 <- readRDS("C:/Users/chris/Desktop/algoritmos generadores de ttcc v 3.0/casens_homologadas/casen_2017_homologado.rds")
casen_2017 <- mutate_if(casen_2017, is.factor, as.character)
casen_2017 <- casen_2017[, c(1,10,24,43,411,756,755,762,760,410)]
casen_2020 <- readRDS("C:/Users/chris/Desktop/algoritmos generadores de ttcc v 3.0/casens_homologadas/casen_2020_homologado.rds")
casen_2020 <- mutate_if(casen_2020, is.factor, as.character)
casen_2020 <- casen_2020[, c(7,17,45,656,618,566,565,575,576,616)]

3 Generación de tablas de contingencia para etnias

3.1 El código

df_tablas <- data.frame()

for (var2 in 1:4) {

funcion1 <- function(n){
 
    xx<-switch(n,"2006","2009","2011","2013","2015","2017","2020")
    tanio <<- xx

    if(xx==2006) {
  
        ingreso <- switch(var2,"YTOTAJ","YAUTAJ","YTRABAJ","YOPRAJ") 
        eliminated <- casen_2006[!is.na(casen_2006[,c(ingreso)]),]
        a <- eliminated[,c(ingreso)]
        b <- eliminated$COMUNA
        c <- eliminated$SEXO
        d <- eliminated$E1 #alfabetismo
        e <- eliminated$T4 #etnia 
        anio <- 2006
    }

    if(xx==2009) {
    
        ingreso <- switch(var2,"YTOTAJ","YAUTAJ","YTRABAJ","YOPRAJ") 
        eliminated <- casen_2009[!is.na(casen_2009[,c(ingreso)]),]
        a <- eliminated[,c(ingreso)]
        b <- eliminated$COMUNA
        c <- eliminated$SEXO
        d <- eliminated$E1 #alfabetismo
        e <- eliminated$T5 #etnia 
        anio <- 2009
    }
    
    if(xx==2011) {
      
        ingreso <- switch(var2,"ytotaj","yautaj","ytrabaj","yopraj") 
        eliminated <- casen_2011[!is.na(casen_2011[,c(ingreso)]),]
        a <- eliminated[,c(ingreso)]
        b <- eliminated$comuna
        c <- eliminated$sexo
        d <- eliminated$e1 #alfabetismo
        e <- eliminated$r6 #etnia 
        anio <- 2011
    }
    
    if(xx==2013) {
      
        ingreso <- switch(var2,"ytotcor","yautcor","ytrabajoCor","yoprCor") 
        eliminated <- casen_2013[!is.na(casen_2013[,c(ingreso)]),]
        a <- eliminated[,c(ingreso)]
        b <- eliminated$comuna
        c <- eliminated$sexo
        d <- eliminated$e1 #alfabetismo
        e <- eliminated$r6 #etnia 
        anio <- 2013
    }
    
    if(xx==2015) {
      
        ingreso <- switch(var2,"ytotcor","yautcor","ytrabajoCor","yoprCor") 
        eliminated <- casen_2015[!is.na(casen_2015[,c(ingreso)]),]
        a <- eliminated[,c(ingreso)]
        b <- eliminated$comuna
        c <- eliminated$sexo
        d <- eliminated$e1 #alfabetismo
        e <- eliminated$r3 #etnia 
        anio <- 2015
    }
    
    if(xx==2017) {
      
        ingreso <- switch(var2,"ytotcor","yautcor","ytrabajocor","yoprcor") 
        eliminated <- casen_2017[!is.na(casen_2017[,c(ingreso)]),]
        a <- eliminated[,c(ingreso)]
        b <- eliminated$comuna
        c <- eliminated$sexo
        d <- eliminated$e1 #alfabetismo
        e <- eliminated$r3 #etnia 
        anio <- 2017
    }
    
    if(xx==2020) {
      
        ingreso <- switch(var2,"ytotcor","yautcor","ytrabajocor","yoprcor") 
        eliminated <- casen_2020[!(casen_2020[,c(ingreso)] == 0),]
        a <- eliminated[,c(ingreso)]
        b <- eliminated$comuna
        c <- eliminated$sexo
        d <- eliminated$e1 #alfabetismo
        e <- eliminated$r3 #etnia 
        anio <- 2020
    }

promedios_grupales <-aggregate(a, by=list(b, c, d,  e ), FUN = mean , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_sd <-aggregate(a, by=list(b, c, d,  e ), FUN = sd , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_gini <-aggregate(a, by=list(b, c, d,  e ), FUN = gini , na.rm = TRUE)

promedios_grupales$mean = promedios_grupales_sd$mean.a
promedios_grupales$sd = promedios_grupales_sd$sd.a
promedios_grupales$gini = promedios_grupales_gini$gini.a

df <- promedios_grupales

################ -- ttcc

expan<-switch(n,"EXPC","EXPC","expc_full","expc","expc_todas","expc","expc")

tabla_matp <-xtabs(eliminated[,(expan)]~b+c+d+e , data = eliminated)
tabla_matp <- as.data.frame(tabla_matp)
tabla_matp <-tabla_matp[!(tabla_matp$Freq == 0),]
df$freq <- tabla_matp$Freq
df <- df[complete.cases(df), ]

################ 

names(df)[1] <- "Comuna"
names(df)[2] <- "Sexo"
names(df)[3] <- "Alfabetismo"
names(df)[4] <- "Etnia"
names(df)[5] <- "Promedio del Ingreso"
names(df)[6] <- "Desviación standard"
names(df)[7] <- "Gini"
names(df)[8] <- "freq" 
df$Año = xx

cod_com <- readRDS("C:/Users/chris/Desktop/archivos grandes/codigos_comunales_2006-2020.rds") 
names(cod_com)[2] <- "comuna"
names(cod_com)[1] <- "Código"
names(cod_com)[2] <- "Comuna"

tabla_df = merge( x = df, y = cod_com, by = "Comuna", all.x = TRUE)
tabla_df <-tabla_df[!(tabla_df$Promedio == 0),]

tabla_df2 <<- tabla_df 

}

data_df3 <- data.frame()
for (n in 1:7){
  funcion1(n)

  data_df3 <- rbind(data_df3,tabla_df2)
} 

variable_i <- switch(var2,"ytotcor","yautcor","ytrabajocor","yoprcor")

data_df3$var_id <- paste0(variable_i,"_id")

assign(paste0("tabla_etnia_",variable_i),data_df3)
data_df3 <- data.frame()
print(paste0("tabla_etnia_",variable_i))
 
} 
## [1] "tabla_etnia_ytotcor"
## [1] "tabla_etnia_yautcor"
## [1] "tabla_etnia_ytrabajocor"
## [1] "tabla_etnia_yoprcor"
data_df3 <- rbind(tabla_etnia_ytotcor,tabla_etnia_yautcor,tabla_etnia_ytrabajocor,tabla_etnia_yoprcor) 

3.2 tabla_etnia_ytotcor

3.2.1 Códigos para etnia

tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "No pertenece a ningún pueblo indígena" ]  <- "1"
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "Mapuche" ]  <- "2"
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "Diaguita" ]  <- "3"
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "No sabe o no responde" ]  <- "4"
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "Atacameño" ]  <- "5"
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "Aymara" ]  <- "6"
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "Coya" ]  <- "7"
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "Quechua" ]  <- "8"
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "Alacalufe" ]  <- "9" 
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "Sin dato" ]  <- "10"
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "Pascuense" ]  <- "11"
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "Chango" ]  <- "12"
tabla_etnia_ytotcor$cod_etnia[tabla_etnia_ytotcor$Etnia == "Yagán" ]  <- "13"

3.2.2 Códigos para sexo

tabla_etnia_ytotcor$cod_sexo[tabla_etnia_ytotcor$Sexo == "Hombre"] <- "1"
tabla_etnia_ytotcor$cod_sexo[tabla_etnia_ytotcor$Sexo == "Mujer"] <- "2"

3.2.3 Códigos para alfabetismo

tabla_etnia_ytotcor$cod_alfa[tabla_etnia_ytotcor$Alfabetismo == "Sí"] <- "1"
tabla_etnia_ytotcor$cod_alfa[tabla_etnia_ytotcor$Alfabetismo == "No"] <- "2"
tabla_etnia_ytotcor$cod_alfa[tabla_etnia_ytotcor$Alfabetismo == "No sabe o no hay dato"] <- "3"

3.3 tabla_etnia_ytotcor_con_codigos

tabla_etnia_ytotcor_con_codigos <- tabla_etnia_ytotcor
writexl::write_xlsx(tabla_etnia_ytotcor_con_codigos,"ingresos_etnia/tabla_etnia_ytotcor_con_codigos.xlsx")

datatable(tabla_etnia_ytotcor_con_codigos, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla_etnia_ytotcor_con_codigos'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla_etnia_ytotcor_con_codigos')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

3.4 tabla_etnia_yautcor

3.4.1 Códigos para etnia

tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "No pertenece a ningún pueblo indígena" ]  <- "1"
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "Mapuche" ]  <- "2"
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "Diaguita" ]  <- "3"
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "No sabe o no responde" ]  <- "4"
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "Atacameño" ]  <- "5"
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "Aymara" ]  <- "6"
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "Coya" ]  <- "7"
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "Quechua" ]  <- "8"
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "Alacalufe" ]  <- "9" 
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "Sin dato" ]  <- "10"
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "Pascuense" ]  <- "11"
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "Chango" ]  <- "12"
tabla_etnia_yautcor$cod_etnia[tabla_etnia_yautcor$Etnia == "Yagán" ]  <- "13"

3.4.2 Códigos para sexo

tabla_etnia_yautcor$cod_sexo[tabla_etnia_yautcor$Sexo == "Hombre"] <- "1"
tabla_etnia_yautcor$cod_sexo[tabla_etnia_yautcor$Sexo == "Mujer"] <- "2"

3.4.3 Códigos para alfabetismo

tabla_etnia_yautcor$cod_alfa[tabla_etnia_yautcor$Alfabetismo == "Sí"] <- "1"
tabla_etnia_yautcor$cod_alfa[tabla_etnia_yautcor$Alfabetismo == "No"] <- "2"
tabla_etnia_yautcor$cod_alfa[tabla_etnia_yautcor$Alfabetismo == "No sabe o no hay dato"] <- "3"

3.5 tabla_etnia_yautcor_con_codigos

tabla_etnia_yautcor_con_codigos <- tabla_etnia_yautcor
writexl::write_xlsx(tabla_etnia_yautcor_con_codigos,"ingresos_etnia/tabla_etnia_yautcor_con_codigos.xlsx")

datatable(tabla_etnia_yautcor_con_codigos, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla_etnia_yautcor_con_codigos'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla_etnia_yautcor_con_codigos')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

3.6 tabla_etnia_ytrabajocor

3.6.1 Códigos para etnia

tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "No pertenece a ningún pueblo indígena" ]  <- "1"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "Mapuche" ]  <- "2"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "Diaguita" ]  <- "3"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "No sabe o no responde" ]  <- "4"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "Atacameño" ]  <- "5"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "Aymara" ]  <- "6"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "Coya" ]  <- "7"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "Quechua" ]  <- "8"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "Alacalufe" ]  <- "9" 
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "Sin dato" ]  <- "10"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "Pascuense" ]  <- "11"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "Chango" ]  <- "12"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_etnia[tabla_etnia_ytrabajocor$Etnia == "Yagán" ]  <- "13"

3.6.2 Códigos para sexo

tabla_etnia_ytrabajocor$cod_sexo[tabla_etnia_ytrabajocor$Sexo == "Hombre"] <- "1"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_sexo[tabla_etnia_ytrabajocor$Sexo == "Mujer"] <- "2"

3.6.3 Códigos para alfabetismo

tabla_etnia_ytrabajocor$cod_alfa[tabla_etnia_ytrabajocor$Alfabetismo == "Sí"] <- "1"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_alfa[tabla_etnia_ytrabajocor$Alfabetismo == "No"] <- "2"
tabla_etnia_ytrabajocor$cod_alfa[tabla_etnia_ytrabajocor$Alfabetismo == "No sabe o no hay dato"] <- "3"

3.7 tabla_etnia_ytrabajocor_con_codigos

tabla_etnia_ytrabajocor_con_codigos <- tabla_etnia_ytrabajocor
writexl::write_xlsx(tabla_etnia_ytrabajocor_con_codigos,"ingresos_etnia/tabla_etnia_ytrabajocor_con_codigos.xlsx")

datatable(tabla_etnia_ytrabajocor_con_codigos, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla_etnia_ytrabajocor_con_codigos'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla_etnia_ytrabajocor_con_codigos')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

3.8 tabla_etnia_yoprcor

3.8.1 Códigos para etnia

tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "No pertenece a ningún pueblo indígena" ]  <- "1"
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "Mapuche" ]  <- "2"
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "Diaguita" ]  <- "3"
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "No sabe o no responde" ]  <- "4"
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "Atacameño" ]  <- "5"
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "Aymara" ]  <- "6"
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "Coya" ]  <- "7"
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "Quechua" ]  <- "8"
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "Alacalufe" ]  <- "9" 
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "Sin dato" ]  <- "10"
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "Pascuense" ]  <- "11"
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "Chango" ]  <- "12"
tabla_etnia_yoprcor$cod_etnia[tabla_etnia_yoprcor$Etnia == "Yagán" ]  <- "13"

3.8.2 Códigos para sexo

tabla_etnia_yoprcor$cod_sexo[tabla_etnia_yoprcor$Sexo == "Hombre"] <- "1"
tabla_etnia_yoprcor$cod_sexo[tabla_etnia_yoprcor$Sexo == "Mujer"] <- "2"

3.8.3 Códigos para alfabetismo

tabla_etnia_yoprcor$cod_alfa[tabla_etnia_yoprcor$Alfabetismo == "Sí"] <- "1"
tabla_etnia_yoprcor$cod_alfa[tabla_etnia_yoprcor$Alfabetismo == "No"] <- "2"
tabla_etnia_yoprcor$cod_alfa[tabla_etnia_yoprcor$Alfabetismo == "No sabe o no hay dato"] <- "3"

3.9 tabla_etnia_yoprcor_con_codigos

tabla_etnia_yoprcor_con_codigos <- tabla_etnia_yoprcor
writexl::write_xlsx(tabla_etnia_yoprcor_con_codigos,"ingresos_etnia/tabla_etnia_yoprcor_con_codigos.xlsx")

datatable(tabla_etnia_yoprcor_con_codigos, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla_etnia_yoprcor_con_codigos'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla_etnia_yoprcor_con_codigos')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

4 Generación de tablas de contingencia para migración

4.1 El código

df_tablas <- data.frame()

for (var2 in 1:4) {
 
funcion1 <- function(n){
 
xx<-switch(n,"2011","2013","2015","2017","2020")
tanio <<- xx

if(xx==2011) {
  
ingreso <- switch(var2,"ytotaj","yautaj","ytrabaj","yopraj") 
eliminated <- casen_2011[!is.na(casen_2011[,c(ingreso)]),]
a <- eliminated[,c(ingreso)]
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$e1 #alfabetismo
e <- eliminated$r2p_cod #migra 
anio <- 2011
}

if(xx==2013) {
  
ingreso <- switch(var2,"ytotcor","yautcor","ytrabajoCor","yoprCor") 
eliminated <- casen_2013[!is.na(casen_2013[,c(ingreso)]),]
a <- eliminated[,c(ingreso)]
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$e1 #alfabetismo
e <- eliminated$r2_p_cod #migra 
anio <- 2013
}

if(xx==2015) {
  
ingreso <- switch(var2,"ytotcor","yautcor","ytrabajoCor","yoprCor") 
eliminated <- casen_2015[!is.na(casen_2015[,c(ingreso)]),]
a <- eliminated[,c(ingreso)]
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$e1 #alfabetismo
e <- eliminated$r2espp_cod #migra 
anio <- 2015
}

if(xx==2017) {
  
ingreso <- switch(var2,"ytotcor","yautcor","ytrabajocor","yoprcor") 
eliminated <- casen_2017[!is.na(casen_2017[,c(ingreso)]),]
a <- eliminated[,c(ingreso)]
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$e1 #alfabetismo
# r2_p_cod. ¿En qué país vivía hace 5 años (2012)?
e <- eliminated$r2_p_cod #migra 
anio <- 2017
}

if(xx==2020) {
  
ingreso <- switch(var2,"ytotcor","yautcor","ytrabajocor","yoprcor") 
eliminated <-casen_2020[!(casen_2020[,c(ingreso)] == 0),]
a <- eliminated[,c(ingreso)]
b <- eliminated$comuna
c <- eliminated$sexo
d <- eliminated$e1 #alfabetismo
e <- eliminated$r2_pais_esp #migra 
anio <- 2020
}

promedios_grupales <-aggregate(a, by=list(b, c, d, e ), FUN = mean , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_sd <-aggregate(a, by=list(b, c, d, e ), FUN = sd , na.rm = TRUE)
promedios_grupales_gini <-aggregate(a, by=list(b, c, d, e ), FUN = gini , na.rm = TRUE)

promedios_grupales$mean = promedios_grupales_sd$mean.a
promedios_grupales$sd = promedios_grupales_sd$sd.a
promedios_grupales$gini = promedios_grupales_gini$gini.a

df<-promedios_grupales

################ -- frecuencia
expan<-switch(n,"expc_full","expc","expc_todas","expc","expc")

tabla_matp <-xtabs(eliminated[,(expan)]~b+c+d+e , data = eliminated)
tabla_matp <- as.data.frame(tabla_matp)
tabla_matp <-tabla_matp[!(tabla_matp$Freq == 0),]
df$freq <- tabla_matp$Freq
df <- df[complete.cases(df), ]

names(df)[1] <- "Comuna"
names(df)[2] <- "Sexo"
names(df)[3] <- "Alfabetismo"
names(df)[4] <- "Migra"
names(df)[5] <- "Promedio del Ingreso"
names(df)[6] <- "Desviación standard"
names(df)[7] <- "Gini"
names(df)[8] <- "freq" 
df$Año = xx

direc_cod_com <- paste0("C:/Users/chris/Desktop/archivos grandes/codigos_comunales_2006-2020.rds")
codigos_comunales <- readRDS(file = direc_cod_com)
names(codigos_comunales)[1] <- "Código"
names(codigos_comunales)[2] <- "Comuna"

tabla_df = merge( x = df, y = codigos_comunales, by = "Comuna", all.x = TRUE)
tabla_df <-tabla_df[!(tabla_df$Promedio == 0),]

tabla_df2 <<- tabla_df
}

data_df3 <- data.frame()
for (n in 1:5){
  funcion1(n)

  data_df3 <- rbind(data_df3,tabla_df2)
} 
variable_i <- switch(var2,"ytotcor","yautcor","ytrabajocor","yoprcor") 

data_df3$var_id <- paste0(variable_i,"_id")
assign(paste0("tabla_migra_",variable_i),data_df3)
data_df3 <- data.frame()
print(paste0("tabla_migra_",variable_i))

} 
## [1] "tabla_migra_ytotcor"
## [1] "tabla_migra_yautcor"
## [1] "tabla_migra_ytrabajocor"
## [1] "tabla_migra_yoprcor"

4.2 tabla_migra_ytotcor

4.2.1 Códigos para sexo

tabla_migra_ytotcor$cod_sexo[tabla_migra_ytotcor$Sexo == "Hombre"] <- "1"
tabla_migra_ytotcor$cod_sexo[tabla_migra_ytotcor$Sexo == "Mujer"] <- "2"

4.2.2 Códigos para alfabetismo

tabla_migra_ytotcor$cod_alfa[tabla_migra_ytotcor$Alfabetismo == "Sí"] <- "1"
tabla_migra_ytotcor$cod_alfa[tabla_migra_ytotcor$Alfabetismo == "No"] <- "2"
tabla_migra_ytotcor$cod_alfa[tabla_migra_ytotcor$Alfabetismo == "No sabe o no hay dato"] <- "3"

4.3 tabla_migra_ytotcor_con_codigos

tabla_migra_ytotcor_con_codigos <- tabla_migra_ytotcor
writexl::write_xlsx(tabla_migra_ytotcor_con_codigos,"ingresos_migra/tabla_migra_ytotcor_con_codigos.xlsx")

datatable(tabla_migra_ytotcor_con_codigos, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla_migra_ytotcor_con_codigos'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla_migra_ytotcor_con_codigos')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

4.4 tabla_migra_yautcor

4.4.1 Códigos para sexo

tabla_migra_yautcor$cod_sexo[tabla_migra_yautcor$Sexo == "Hombre"] <- "1"
tabla_migra_yautcor$cod_sexo[tabla_migra_yautcor$Sexo == "Mujer"] <- "2"

4.4.2 Códigos para alfabetismo

tabla_migra_yautcor$cod_alfa[tabla_migra_yautcor$Alfabetismo == "Sí"] <- "1"
tabla_migra_yautcor$cod_alfa[tabla_migra_yautcor$Alfabetismo == "No"] <- "2"
tabla_migra_yautcor$cod_alfa[tabla_migra_yautcor$Alfabetismo == "No sabe o no hay dato"] <- "3"

4.5 tabla_migra_yautcor_con_codigos

tabla_migra_yautcor_con_codigos <- tabla_migra_yautcor
writexl::write_xlsx(tabla_migra_yautcor_con_codigos,"ingresos_migra/tabla_migra_yautcor_con_codigos.xlsx")

datatable(tabla_migra_yautcor_con_codigos, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla_migra_yautcor_con_codigos'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla_migra_yautcor_con_codigos')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

4.6 tabla_migra_ytrabajocor

4.6.1 Códigos para sexo

tabla_migra_ytrabajocor$cod_sexo[tabla_migra_ytrabajocor$Sexo == "Hombre"] <- "1"
tabla_migra_ytrabajocor$cod_sexo[tabla_migra_ytrabajocor$Sexo == "Mujer"] <- "2"

4.6.2 Códigos para alfabetismo

tabla_migra_ytrabajocor$cod_alfa[tabla_migra_ytrabajocor$Alfabetismo == "Sí"] <- "1"
tabla_migra_ytrabajocor$cod_alfa[tabla_migra_ytrabajocor$Alfabetismo == "No"] <- "2"
tabla_migra_ytrabajocor$cod_alfa[tabla_migra_ytrabajocor$Alfabetismo == "No sabe o no hay dato"] <- "3"

4.7 tabla_migra_ytrabajocor_con_codigos

tabla_migra_ytrabajocor_con_codigos <- tabla_migra_ytrabajocor
writexl::write_xlsx(tabla_migra_ytrabajocor_con_codigos,"ingresos_migra/tabla_migra_ytrabajocor_con_codigos.xlsx")

datatable(tabla_migra_ytrabajocor_con_codigos, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla_migra_ytrabajocor_con_codigos'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla_migra_ytrabajocor_con_codigos')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))

4.8 tabla_migra_yoprcor

4.8.1 Códigos para sexo

tabla_migra_yoprcor$cod_sexo[tabla_migra_yoprcor$Sexo == "Hombre"] <- "1"
tabla_migra_yoprcor$cod_sexo[tabla_migra_yoprcor$Sexo == "Mujer"] <- "2"

4.8.2 Códigos para alfabetismo

tabla_migra_yoprcor$cod_alfa[tabla_migra_yoprcor$Alfabetismo == "Sí"] <- "1"
tabla_migra_yoprcor$cod_alfa[tabla_migra_yoprcor$Alfabetismo == "No"] <- "2"
tabla_migra_yoprcor$cod_alfa[tabla_migra_yoprcor$Alfabetismo == "No sabe o no hay dato"] <- "3"

4.9 tabla_migra_yoprcor_con_codigos

tabla_migra_yoprcor_con_codigos <- tabla_migra_yoprcor
writexl::write_xlsx(tabla_migra_yoprcor_con_codigos,"ingresos_migra/tabla_migra_yoprcor_con_codigos.xlsx")

datatable(tabla_migra_yoprcor_con_codigos, extensions = 'Buttons', escape = FALSE, rownames = FALSE,
          options = list(dom = 'Bfrtip',
          buttons = list('colvis', list(extend = 'collection',
          buttons = list(
          list(extend='copy'),
          list(extend='excel',
            filename = 'tabla_migra_yoprcor_con_codigos'),
          list(extend='pdf',
            filename= 'tabla_migra_yoprcor_con_codigos')),
          text = 'Download')), scrollX = TRUE))